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一种基于深度匹配网络的商品种类识别方法

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本发明公开了一种基于深度匹配网络的商品种类识别方法。该方法总体上分为3个过程：1)输入货架图像和待识别商品的模板图像，将模板图像与货架图像进行特征点匹配，得到货架图像与模板图像匹配的特征点对列表；2)利用匹配的特征点对列表，对货架图像进行对齐与裁剪，得到单个商品图像；3)对单个商品图像，使用深度匹配网络对其进行分类，确定货架图像上商品的位置和类别。本发明方法利用手机相机对货架进行拍摄，克服了现有超市盘点方法人力消耗大、耗时长的困难，实现了基于重复模式方法与深度匹配网络的商品识别。

著录项

公开/公告号CN107463945B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-10

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN201710566434.1
发明设计人耿卫东;白洁明;朱柳依;
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申请日2017-07-12
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人林超
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2022-08-23 11:04:49

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-10

授权

授权
2018-01-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170712

实质审查的生效
2017-12-12

公开

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